第一场战，就是我们的智能灯杆解决方案。整个铺设思路是我们对于车路协同理解的全面展示，包括各个灯杆的间距是多少，50米还是100米。每个灯杆的传感器配置有哪些，比如道路两边的需要几个传感器，用谁家的激光雷达，激光雷达要360的还是120度FOV？
十字路口怎么铺设，这个是重点。传感器的位置如何固定，如果位置发生偏移如何纠正（肯定不能是人工爬梯纠正）？传感器是应该布置在4个路口，还是2个路口？传感器的感知程度如何达到L4级，或者L5级的感知效果。
如何给路端做冗余，如何将车规级的预期功能安全流程衍生到路端。这个我建议我们铺设完后，举行一场大型发布会，和百度车路协同Apollo Air项目一样，把我们在实践过程中犯的错误分享给整个行业。
第二场战，就是车路协同到底给了车端多大帮助。
一方面要和L2级的车企合作，看看通过车路协同，到底能不能将L2级驾车体验提升到L3。通过我们路端和云端的数据反馈，L2级驾驶体验能不能更流畅，或者说不安装激光雷达的情况下，L2级车能不能实现城市级NGP。
特别是在十字路口的高精定位和规划决策，通过路测端的摄像头和激光雷达，再加上车端的传感器融合，对于实现城市级NGP到底有多大帮助。
另一方面，我们要加速自研L4级自动驾驶系统。看看通过车路协同，单车智能到底开发到什么程度，就能应对城市的复杂场景。对于L4级公司而言，他们的目标是无限接近100%安全，对于我们而言，加上车路协同，看能不能超过100%。
如果车路协同模式被证明是有效的，那么我们的融资就会变得很容易，估值到十亿美金也没有问题。
第三场战，就是车路协同的成本问题。车路协同要解决的2个问题，一个是安全，一个是成本。
我们现在已经在衡阳推出了Robotaxi、Robobus、自动驾驶清扫车、自动驾驶巡逻车、自动驾驶园区车、自动驾驶医疗车等多种类型自动驾驶车队。单车成本加上整个车路协同的成本，计算一下到底是单车智能便宜，还是车路协同便宜。
后期我们可以出版一期数据，就以衡阳模式为例。车路协同的成本是多少，单车智能的成本是多少，两者的合作达到什么样的自动驾驶安全等级，MPI数据是多少。
最后一场战，就是我们的终极目标，智慧交通和智慧城市。
有车路协同和没有车路协同，在城市通行效率，交叉路口安全性提升了多少，对于整个城市的道路管理和道路规划提升了多少。
这些都是我们在项目铺设完后，对外界展示的成果，不能说我们完成后，效果不好，就不对外公布了。我觉得我们应该联合衡阳市交通局，一起公布这些数据。
朱磊想了想回答，你说得很对，我们不止应该考虑自己，考虑车路协同和智慧交通，更应该把我们的经验分享给行业，分享给各个有志做车路协同的城市。
听完邓志伟的分析，朱磊的压力突然轻了很多，虽然公司现在各方面压力很大啊，但至少蘑菇车联在中国车路协同的历史中留下过数据，留下过痕迹。
（转载来源）
作者：Mark
出品：红色星际
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